日志其实也是一种时序数据，在典型的opentsdb中，时序数据模型包括metricname,value,ts（tiimestamp）以及若干tagkey,tagvalue这些字段
在metrics体系中，value一般是数值类型，整体的数据结构、数据类型相对固定。
而日志虽然也是时序的，但是它的value却是一行或者几行文本，通常不是结构化的，数据大小有几K，一些没有规范约束的情况下，用户的单行日志可能到几M。

应用日志有个特点，就是经常会被调整内容，日志是为了帮助开发者了解程序运行的一些状况，因此在迭代的过程中，程序员修改打印的日志信息是很常见的。

在使用日志平台的时候，用户其实有几个基本的需求：
1是类似用shell命令的tailf -f的方式实时观察日志输出，即livetail
2是查找关键字，比如exception，或者业务相关的一些信息，希望搜索出来出现关键字的日志前后片段，帮助他分析问题，就好像在看服务器上实际的日志文件一样
3是要统计分析，通过统计发现问题，比如500状态码每天出现了多少次，异常调用的情况有多少等等。

要满足这些基本的需求，日志搜集到平台，要提供几个基本的功能
1、按照时间排序，即数据展示的时候，要有顺序，有时候光有时间还不够，还需要文件的offset帮助，才能实现上下文分析
2、搜索过滤的能力，查询性能越快越好
3、日志搜索查询时的再处理能力

第3点是什么意思呢，比如我们使用es过程中，也有一些痛点，我要统计一些字段的时候，需要在写入之前将这个字段从文本数据中解析出来，单独作为一个字段写进es（有些情况下，可能还需要对部分字段做mapping设置固定数据类型，而es因为有字段类型，所以每次插入一条数据，还要做去全局的数据类型冲突检查，性能会比较差），
在kibana上面我才能统计分析这个字段，如果没有事先解析，用的时候就没有办法针对这个字段做统计，比如查询的时候对message字段再分词，再groupby等等，就不支持。

日志分析往往带有随意性，即时性，事先就把字段拆出来再入库，对于经常变化的日志来讲，很棘手。今天要提取N个字段，明天可能要增加到M，用户应用迭代升级，日志格式可能发生了调整，解析日志然后写es的程序就会失败，导致日志丢失。

解决这种问题的办法只有一个，就是在分析查询的时候，提供灵活强大的再解析，再计算的能力，这其实也是一种tradeoff，为什么呢？

日志其实是一个流量比较大的数据流，一个公司各个应用，设备，服务器等产生的日志汇集到你的日志平台，可能达到几十万甚至百万行每秒，因此日志平台的写性能一定要高，你不能在写的时候做很多流程很长，耗时很久的动作，要快速的持久化。最合理的方案就是顺序写，像kafka那样顺序写，只有顺序写才能获得性价比最高的写性能。

但是仅仅像kafka那样顺序写，还不够，因为仅仅有时间一个维度的索引，查询性能会比较差，还要加入一些必要的索引，让数据定位尽量快速，而不是扫描大量的无用数据

索引还不能太多，索引到极致等于是做倒排，因此这里还有很多的tradeoff。

日志通过必要的索引找到之后，要实现搜索，分析，统计，那么就要对这些数据进行处理，因为是分布式的，所以还要汇总聚合处理后的结果，相当于做一个分布式的内存MapReduce操作

通过时间和标签索引找到的数据，说白了要做关键词过滤，搜索，因为没有额外的索引信息，就只能做内存的grep了，当然我们在存储的时候可以增加一些hash过滤器，bloom过滤器等加快过滤的速度；在分析统计方面，需要一个分布式的MapReduce过程，这方面我们可以借助一些可嵌入的一些计算框架。

日志其实是比较容易获得高压缩比的一种数据类型，压缩比可能有8-10，这可以大大节省存储空间，同时也可以提升数据处理速度，比如我要加载10个G的原始数据然后处理，跟加载1个G的压缩后的数据再解压处理，哪个更快？显然压缩后的速度更快。